本文關(guān)鍵詞： 圖像處理 圖像分析 紋理特征 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 圖像熵　出處：《激光與光電子學(xué)進(jìn)展》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：與以題款印鑒為主要依據(jù)的人工分類方法不同,采用圖像內(nèi)容特征作為計(jì)算機(jī)分類的信息來(lái)源,是數(shù)字化中國(guó)畫管理的重要工作。針對(duì)數(shù)字化中國(guó)畫存在的各種不規(guī)范問(wèn)題和已有特征提取算法的一些不足,提出了基于圖像熵的分塊篩選方法,與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合來(lái)提取中國(guó)畫的紋理特征,并使用支持向量機(jī)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效地提取中國(guó)畫紋理特征并進(jìn)行分類,且在圖像不規(guī)范的情況下依然有較好的表現(xiàn)。
[Abstract]:Different from the manual classification method based on the seal, the image content feature is used as the information source of the computer classification. It is an important work of digital Chinese painting management. Aiming at the various nonstandard problems existing in digital Chinese painting and some shortcomings of existing feature extraction algorithms, this paper proposes a block selection method based on image entropy. Combining with the complex network theory to extract the texture features of Chinese painting and use support vector machine to classify. Experimental results show that this method can effectively extract and classify texture features of Chinese painting. And in the case of non-standard image still has a better performance.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究基金面上項(xiàng)目(2014JM8343)
【分類號(hào)】：J212;TP391.41
【正文快照】： 中國(guó)畫是我國(guó)藝術(shù)和文化的重要表現(xiàn)形式。目前,數(shù)字化對(duì)其保存和傳播具有極其重要的意義。數(shù)字化管理的重要環(huán)節(jié)是根據(jù)作者信息對(duì)中國(guó)畫進(jìn)行分類。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理和圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的研究者利用圖像特征和紋理分析來(lái)進(jìn)行圖像分類。常見(jiàn)的圖像特征包括灰度特征

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1447590